matplotlib库的使用

Matplotlib是一个用于创建高质量图表和可视化的Python库。它提供了广泛的绘图选项，可以用于生成各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等。

Matplotlib的主要目标是使数据的可视化变得简单而又有效。它可以与NumPy等科学计算库结合使用，方便地将数据转化为可视化图形。无论是用于数据分析、科学研究、工程应用还是展示结果，Matplotlib都提供了丰富的功能和灵活的绘图选项。

通过Matplotlib，您可以自定义图形的各个方面，包括线条样式、标记、颜色、图例、坐标轴、网格等。它支持各种输出格式，包括图片文件（如PNG、JPEG）、PDF文件以及交互式图形界面。

Matplotlib的功能强大且灵活，使得它成为Python数据可视化领域的重要工具。它被广泛应用于科学研究、数据分析、机器学习、金融分析和其他领域，帮助用户更好地理解和展示数据。

matplotlib库安装

pip3 install matplotlib

示例

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 创建图形并添加子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制折线图
ax.plot(x, y)

# 设置图表标题和标签
ax.set_title('Simple Line Plot')
ax.set_xlabel('X-axis')
ax.set_ylabel('Y-axis')

# 显示图表
plt.show()

没有Gui可能显示不出来的，可以使用如下示例保存为png文件

上述代码首先导入matplotlib.pyplot模块，然后创建了一组简单的数据x和y。接下来，通过plt.subplots()函数创建了一个图表和一个子图。然后，使用plot()函数在子图中绘制了折线图。最后，使用set_title()、set_xlabel()和set_ylabel()设置了图表的标题和坐标轴标签。最后一行的show()函数用于展示图表。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 创建图形并添加子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制折线图
ax.plot(x, y)

# 设置图表标题和标签
ax.set_title('Simple Line Plot')
ax.set_xlabel('X-axis')
ax.set_ylabel('Y-axis')

# 保存图表为图像文件
plt.savefig('line_plot.png')

运行

python3 test_matplotlib.py

可以看到生成一个png文件，打开之后就是一个图表

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